工業技術研究院

技術簡介

本技術針對營造產業「淨零」與「數位」雙軸轉型需求開發，深度整合AI人工智慧與IoT物聯網技術，建立自動化的營造永續智慧監測系統。透過行動裝置即時感測與RFID技術，協助企業對於價值鏈中的人、機、料進行精準監控，提供完整高效的管理方案，有效解決傳統人工紀錄耗時與數據失真問題，系統不僅實現營造工程數位化治理，更整合碳足跡智慧演算引擎，落實全自動化之減碳策略管理。

Abstract

Developed to address the "net-zero" and "digital" twin transition needs of the construction industry, this technology deeply integrates Artificial Intelligence (AI) and Internet of Things (IoT) to establish an automated, sustainable smart monitoring system. By utilizing real-time mobile sensing and RFID technology, it assists enterprises in the precise monitoring of personnel, machinery, and materials across the value chain, providing a comprehensive and efficient management solution. This effectively resolves the issues of time-consuming processes and data inaccuracy inherent in traditional manual recording. The system not only realizes digital governance for construction engineering but also integrates an intelligent carbon footprint calculation engine to implement fully automated carbon reduction strategy management.

技術規格

 行動裝置自動化感測技術：硬體支援整合商用行動裝置內建之微機電系統(MEMS)感測器，包含GPS定位模組、三軸加速計、陀螺儀、麥克風及高解析度相機。通訊協定結合RFID物聯網通訊技術，用於設備、機具或工區之自動化綁定與識別。使用者僅需以行動裝置感應標籤，系統即可自動回傳機具識別碼並同步啟動感測功能，將蒐集之感測數據自動上傳至數據管理後台，實現營造工程之即時監測與紀錄。  碳足跡智慧演算引擎：數據管理後台搭載碳足跡智慧演算引擎，運用先進AI技術對回傳之影像與MEMS感測訊號進行多維度深度解析。系統採用如卷積神經網絡(CNN)與時間序列分析等AI演算法，能有效識別施作工法、人員及機具之活動模式，並依據判讀結果即時演算，將動態施工數據量化為活動強度與碳排放當量 (CO2e)。  AI智慧單據辨識系統：具備高階非結構化資訊處理能力，融合影像辨識與生成式 AI (GenAI) 雙重技術引擎。能跨越單據格式限制，運用語意分析自動擷取並結構化關鍵欄位（材料名稱、數量、單位），建立精準的營建工程物料數位資料庫。  營造工程碳排決策支援儀表板：系統架構整合Web端與App端介面，具備即時數據串流處理能力，能即時呈現工區/人員及活動狀態、機具種類/編號/配置及活動狀態、當日物料進場量、物料使用量、累計能源及油耗量及即時碳排放總量。

Technical Specification

 Mobile Device Automated Sensing Technology: Hardware support integrates Micro-Electro-Mechanical Systems (MEMS) sensors built into commercial mobile devices, including GPS modules, 3-axis accelerometers, gyroscopes, microphones, and high-resolution cameras. The communication protocol combines RFID IoT communication technology for the automated binding and identification of equipment, machinery, or work zones. Users simply need to scan the tag with a mobile device, and the system automatically transmits the machinery identification code while simultaneously activating sensing functions. The collected sensor data is automatically uploaded to the data management backend, achieving real-time monitoring and recording of construction engineering activities.  Intelligent Carbon Footprint Calculation Engine: The data management backend is equipped with an intelligent carbon footprint calculation engine that utilizes advanced AI technology to perform multi-dimensional deep analysis on returned images and MEMS sensor signals. The system adopts AI algorithms, such as Convolutional Neural Networks (CNN) and Time-Series Analysis, to effectively identify construction methods, as well as activity patterns of personnel and machinery. Based on the interpretation results, it performs real-time calculations to quantify dynamic construction data into activity intensity and carbon emission equivalents (CO2e).  AI Intelligent Document Recognition System: Possessing high-level processing capabilities for unstructured information, this system fuses dual technology engines: image recognition and Generative AI (GenAI). It overcomes document format limitations by applying semantic analysis to automatically extract and structure key fields (such as material name, quantity, and unit), thereby establishing a precise digital database for construction materials.  Construction Engineering Carbon Emission Decision Support Dashboard: The system architecture integrates Web and App interfaces and features real-time data stream processing capabilities. It can instantly present the status of work zones/personnel and activities; machinery types/IDs/configurations and activity status; daily material inflow quantities; material usage; cumulative energy and fuel consumption; and real-time total carbon emissions.

技術特色

 行動裝置自動化感測技術：整合行動裝置與多元感測技術（包含GPS定位、移動軌跡、影像、振動、音訊），無需額外加裝昂貴感測設備，可利用現有裝置實現智慧化管理，系統能自動判讀人員與機具的活動行為、所在工區及對應之工程項目，精確鎖定並自動追蹤其運作狀態與作業工時，本技術取代傳統被動式的人工管理模式，協助企業即時監測、詳實紀錄營造工程的施工活動，為發展最佳化營運管理模式奠定數據基礎。  碳足跡智慧演算引擎：運用AI演算法深度解析行動裝置感測數據，精確辨識人員、機具之活動強度及運作時數，並即時演算能源消耗及油耗量。本技術能將現地物理活動自動轉化為標準碳排放當量(CO2e)，有效突破傳統事後推估之限制，達成營造工程全時段之即時、精確碳足跡監測。  AI智慧單據辨識技術：應用AI影像辨識及生成式AI技術，自動判讀工程物料、能源使用及廢棄物處理等相關文件單據，精確解析品項名稱、數量、單位及起運點等關鍵資訊，為「原料取得、運輸物流、施工作業」等碳排放計算提供精準、可追溯且數位化的數據基礎，並同步留存原始單據之數位影像，作為後續第三方查證與稽核之確切佐證。  營造工程碳排決策支援儀表板：建立整合式儀表板，將複雜的行動感測與AI分析數據轉化為直觀決策資訊，系統能即時視覺化呈現人員、機具於各工區及工項之數量配置、活動樣態、活動強度、活動工時，並精確掌握物料當日進場資訊(品項/規格/數量)，與每日使用量及能源消耗量，並自動換算為工程總碳排放量，提供管理者透明化、數據化的減碳決策支援。  完成實地工程場域驗證：已於經濟部水利署轄下4處場域（大漢溪、福興溪、濁水溪、清水溪）之改善工程完成場域驗證。

應用範圍

1. 公共工程建設（如水利工程、交通建設、土木基礎設施）。 2. 一般營造工地之智慧化管理與數位轉型導入。 3. 工程產業之碳排放盤查服務、環境監測與ESG永續報告數據分析。

接受技術者具備基礎建議（設備）

1. 基礎雲端運算環境（Server/Cloud）以運行AI演算模型。 2. 行動裝置（Android/iOS智慧型手機、平板）。 3. 物聯網感測通訊元件，含：4G網路傳輸通訊SIM卡、RFID Tag。

接受技術者具備基礎建議（專業）

1. 營造工程專案管理之領域知識（工程進度管理、工程品質管理） 2. 環境永續管理專業 3. 行動應用程式操作能力

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